Ciao, tutti.
Mio nome È Conto Worley,
E I Sono un sistema ingegnere per JMP per IL NOI Chimica squadra.
Oggi Io sono andando A Essere parlando A Voi Di
UN Analitico Flusso di lavoro per Dati E Chemiometrico Analisi con JMP .
Ho ottenuto a pochi cose I Volere A evidenziare.
Erano andando A Essere parlando Di ottenere IL dati In...
In realtà Appena seguente IL analitico flusso di lavoro Quello Noi condividere
Di ottenere dati In, pulizia E miscelazione,
visualizzazione, esplorativo dati analisi, edificio modelli.
E Poi in definitiva,
Che cosa Sono Voi andando A Fare con Quello dati E Come Sono Voi andando A condividere Esso?
Coppia Di cose Quello Sono importante
Sono IL nuovo JMP Flusso di lavoro Costruttore,
Io sono andando A evidenziare Quello.
Questo È Appena a istantanea Di Che cosa Malato Essere mostrando Voi In a poco morso.
E IL chemiometrico parte Di Questo È analizzando spettrale dati,
usando funzionale Dati Esploratore per pre- elaborazione.
E questi Sono Ora costruito in JMP.
Se puoi Vedere Sopra Qui, noi abbiamo avuto a scheda su Qui In FTE Ora
Dove Voi Potere scegliere da diverso tipi Di pre- elaborazione,
standard, normale, variabile , moltiplicativo dispersione correzione,
Savitzy-Golay filtraggio, E linea di base correzione.
E I credere Là Volere Essere Forse uno O due altro cose aggiunto A Quello.
Appena COSÌ Voi Sapere, IL dati Quello Io sono usando È tirato da Questo carta.
Lo vedi bene giù Qui, di ritorno da 2002.
Appena A permettere Voi Sapere, questo è Dove IL data È in arrivo da.
Tutto Giusto, Io sono andando A Mettere Quello da parte per Ora,
E Io sono andando A andare avanti E Ottenere cose andando Qui.
COSÌ Io ho avuto Mio casa finestra.
Io sono andando A andare E inizio a File, Nuovo, Progetto.
E IL flusso di lavoro Quello Io sono andando A Essere lavorando con È Questo uno Giusto Qui.
Io sono andando A Giusto- clic SU Quello.
Io sono andando A aprire Esso.
Che cosa Io ho Fatto È Io ho preso IL dati impostato Quello I Volere A lavoro con
E Io ho costruito Tutto questi passi In IL Flusso di lavoro Costruttore,
E Io sono andando A giocare Quello per Voi Ora.
COSÌ suo andando A popolare Nostro progetto Qui.
COSÌ Io sono andando A andare avanti E colpo giocare.
COME Voi Potere Vedere, questo è edificio IL flusso di lavoro, facendo Alcuni analisi.
Erano facendo Alcuni modello screening Giusto Ora.
E Poi qualunque cosa È completare.
E Ora Noi Avere Tutto questi schede attraverso IL superiore
dove abbiamo completato Quello analisi con IL flusso di lavoro.
Io ho In realtà incluso uno altro tavolo In Là.
Quando Noi Ottenere Là, Malato parlare Di più Di Quello.
Ma Noi costruito quello tavolo, Noi tirato IL tavolo In
Appena A spettacolo tu sei loro da IL fonte dati.
Noi abbiamo In realtà tirato Questo dati In da UN Eccellere file.
Ottenere IL dati in JMP da Eccellere È abbastanza facile.
E Noi costruito Alcuni esplorativo dati analisi.
COSÌ IL Primo fare un passo Noi fatto È facendo a distribuzione,
E Noi Potere interagire con Esso Appena Piace nulla altro.
Tutto è interattivo da IL Flusso di lavoro Costruttore.
Fatto Alcuni grafici Dove I Mettere IL colonna commutatore In,
aggiunto IL locale dati filtro.
Appena COSÌ Voi Sapere,
COME Noi costruire IL flusso di lavoro, Tutto questi cose Sono incorporato
E IL registrazione aiuta Voi Mantenere traccia Di cosa c'è andando SU.
E Voi Potere Vedere Quello noi abbiamo avuto pieno funzionalità andando SU Là.
Fatto Alcuni Di più esplorativo dati analisi guardare A Fit Live IX ,
facendo UN [inudibile 00:03:46]
come in Questo caso,
Adatta Live IX per il tempo di lavorazione contro dissoluzione,
E miscela tempo contro dissoluzione.
Appena A Ottenere Indietro A Esso,
Questo È tavoletta dati questo è bello popolare entro IL SCE comunità entro JMP.
E Io sono Appena edificio SU Come Noi volevo analizzare Quello E costruire fuori Questo flusso di lavoro.
Prossimo fare un passo volevo Essere multi- VARIE analisi A Vedere,
per Questo dissoluzione, Quale È Nostro chiave prestazione indicatore,
Che cosa Potrebbe Essere Qualunque Di IL fattori
O Che cosa fattori Potrebbe Essere altamente correlato con dissoluzione.
Non vedere nulla questo è saltare fuori pure tanto.
Noi Fare Avere Alcuni parziale correlazione,
Ma NO uno fattore È saltare fuori COME
IL risposta per IL dati Quello erano guardare A.
Noi Potere Ottenere a Meglio comprensione Di Che cosa fattori Potrebbe Essere importante
Se Noi Aspetto A a predittore screening.
Noi può vedere Qui Quello Noi Avere cose chiamato schermo misurare, mulino tempo, spray valutare.
Quelli Aspetto A Essere importante fattori Quello Noi Potevo utilizzo A costruire a Meglio modello.
Prossimo, Noi Potere In realtà impostato su a graduale regressione.
Io sono andando A andare Qui E In realtà correre Questo modello In a secondo.
E Poi noi abbiamo avuto Quello produzione COSÌ Quello dati È Là
E Noi Potevo utilizzo Quello COME necessario.
Quindi noi costruito Quello modello,
E erano fuori Qui guardare A un altro tipo Di analisi,
Quale volevo Essere decisione albero, una partizione analisi.
Noi Potere Fare neurale netto, costruire Quello modello
E Noi Potere Fare a [inudibile 00:05:35] quadrati.
COSÌ noi abbiamo avuto Tutto quelli cose insieme.
Ma una volta Tutto disse E Fatto,
Voi Potevo In realtà utilizzo qualcosa chiamato Modello Screening In JMP Professionista
A costruire questi modelli fuori E Trovare fuori Quale È IL migliore complessivamente modello.
E basato SU Quello, Noi Potere Vedere Quello
a neurale- potenziato modello È probabilmente IL migliore complessivamente modello per noi A lavoro con.
Noi Potere Poi Prendere Tutto Questo informazioni,
condividere Esso con Tutto Nostro colleghi, colleghi,
nessuno Chi Potrebbe Essere interessato.
E Noi Potere Fare Questo In parecchi diverso modi.
Uno Di IL migliore modi volevo Essere A utilizzo JMP L io sono
E Mettere qualunque cosa fuori Là per gente A Aspetto A E condividere.
Questo è IL Primo parte Di IL analitico flusso di lavoro.
E Ancora, Se Noi Aspetto Indietro Qui, questo è Tutto impostato su In Questo portfolio Qui.
E COME I disse Prima, I avevo aperto un altro tavolo.
E Questo È per IL parte chemiometrica Di IL analisi.
Questo È vicino- infrarossi dati per scoperta IL attivo ingrediente In compresse.
Noi costruito IL compresse, Noi fatto IL compresse.
Ora Noi Avere A Prendere IL finito prodotto E Trovare fuori cosa c'è Esso Tutto Di.
Fare Noi Avere IL Giusto attivo ingrediente?
E Potere Noi raccontare basato SU Questo tecnica chiamato vicino- infrarossi analisi?
Erano andando A fare un passo Attraverso a pochi diverso cose,
Ma Io sono andando A giro Quello Flusso di lavoro Costruttore Indietro SU
A documentazione questi passi.
COSÌ andiamo giro Quello SU, andiamo andare Indietro A Nostro dati impostato,
E andiamo Fare Alcuni analisi Ora.
COSÌ I Volere A chiaro fuori questi crudo stati Primo.
E Ora I Volere A andare A Analizzare Raggruppamento, Gerarchico Raggruppamento.
COSÌ I avuto Quello, E Io ho avuto Tutto Mio dati gruppi.
COSÌ c'è 404 lunghezze d'onda Quello Sono raggruppati.
Io sono andando A tiro quelli In, Dire, Va bene.
Andiamo costruire Questo fuori a poco morso,
erano andando A Aspetto A tre diverso cluster,
E andiamo colore quelli cluster.
Tutto Giusto, COSÌ Voi Potere Tipo Di Vedere Quello,
permettere Me tiro Questo giù a poco morso,
puoi vedere che abbiamo avuto tre cluster,
abbastanza grande verde grappolo E due più piccolo blu E rosso.
COSÌ noi abbiamo avuto Quello.
E Ora andiamo andare Indietro A Nostro dati impostato, E andiamo Fare a Grafico Costruttore.
COSÌ andiamo andare A Grafico Costruttore.
Andiamo tiro Nostro lunghezze d'onda In,
Qui A X,
Fare a parallelo complotto,
pulito Quello su a poco morso,
E Giusto- clic Là A combinare scale E parallelo uniti.
Io sono facendo questi passi bello veloce.
Questo È qualcosa tu lo farai Volere A andare Indietro E orologio Ancora, Se suo Di interesse.
Ma IL cosa I Volere A spettacolo Voi Qui È Quello IL dati È bello sparpagliato,
E c'è a quantità Di linea di base separazione,
Forse Alcuni additivo E moltiplicativo dispersione Quello Noi Bisogno A pulito su.
COSÌ andiamo andare Indietro A Nostro dati tavolo
E andare A un altro analisi fare un passo.
Andiamo andare A a multivariato metodo.
Andiamo andare A principale componenti.
Ancora, BENE tiro Tutto Nostro lunghezze d'onda In.
Dì ok.
E IL cosa I Volere Voi A nota Qui È Quello
Noi Avere Alcuni 404 lunghezze d'onda
Sono Tutto raggruppati Giusto in giro Questo poco zona Giusto Qui.
Quello È altamente correlato dati.
Noi Potevo costruire a modello spento Di Quello,
Ma Esso Maggio non Essere IL migliore.
Perché erano andando A Essere compreso lunghezze d'onda Quello Sono non Di importanza
Perché Di IL alto correlazione.
COSÌ BENE pulito Quello su In a poco morso.
Malato spettacolo Voi Come A pulito Quello su In a poco morso.
E COME a questione Di fatto, andiamo andare A Quello fare un passo Giusto Ora.
Andiamo andare Indietro Sopra Qui E andare A Analizzare,
Specializzato Modellazione.
E erano andando A andare A Funzionale D minuti Esploratore.
E andiamo Ottenere Questo impostato su Primo, E Malato raccontare Voi Di più Di Esso.
Mettiamo il nostro lunghezza d'onda Là,
Noi Avere Nostro attivo ingrediente, Quale È a supplementare variabile.
E Poi Nostro ID funzione. Là Noi andare.
Dì ok.
Così com'è funzioni. Permettere Me Fare Quello Ancora.
Attivo ingrediente E Nostro lunghezze d'onda.
Questo Tipo Di sembra Piace Che cosa Noi sega Prima In Grafico Costruttore,
e noi Volere A pulito Questo su.
COSÌ noi abbiamo avuto questi nuovo schede In J parlamentare Professionista 17 per Funzionale Dati Esploratore.
Spettrale È uno Di IL schede.
E Poi, COME Noi parlato Prima, Noi Avere standard normale VARIE
moltiplicativo dispersione, Savitzy-Golay E linea di base correzione.
Io sono andando A selezionare IL standard prima la normale varia
A pulizia Quello su.
E Poi Voi Potere Vedere IL linea di base È a poco traballante Qui.
Andiamo pulito Quello su, Prendere Quello Prossimo fare un passo,
E Poi andare avanti E Dire Va bene.
E Ora noi abbiamo avuto Quello impostato su.
Esso sembra a quantità Meglio, a quantità più pulito.
E Ora IL Prossimo fare un passo volevo Essere A modello Questo.
Erano andando A utilizzo un altro nuovo funzione In Esploratore di dati funzionali
chiamato piccole onde.
Suo ondina modellazione Qui.
E Voi Potere Vedere giù Qui Quello Nostro modello ha stato costruito,
E erano spiegando a quantità Di IL variazione con Di
cinque funzionale principio componenti.
Ma Se Voi Aspetto A questi, erano spiegando IL forma con Nostro forma funzioni.
Questo è Dove Nostro autovalori Venire in.
Questo È Veramente Appena a Carino modo A Aspetto A IL dati
E Fare Sicuro Quello Nostro gli spettri sono essendo BENE modellato.
COME I disse, noi abbiamo avuto
cinque forma funzioni Quello Sono spiegando cose Veramente BENE.
COSÌ andiamo pulito Questo su a poco morso E tiro Questo Indietro,
Fare Nostro modello a poco più semplice.
Noi non andare Tutto IL modo Indietro A cinque, Ma BENE Partire Esso A 10 per Ora.
Voi Potere Aspetto A IL punto trame.
C'è Ancora Alcuni dispersione Qui In IL dati,
Ma BENE pulito Quello su In a secondo.
E Poi uno Di IL altro passi Voi Volere A Prendere cura È A Fare a ondina modello.
Questo È nuovo In JMP 17, Questo ondina analisi.
E Che cosa Questo È Veramente Tutto Di È guardare per
Potere Noi Trovare IL importante lunghezze d'onda
Quello Sono andando A Dare noi a rivelatore cartello Di cosa c'è andando SU con IL dati.
E Che cosa Io sono guardare per, particolarmente con IL spettri,
È qualcosa Dove I Potere Vedere a spostare In IL linea di base.
E I Potere Vedere Quello noi abbiamo avuto a Bene spostare In IL linea di base
E a raggruppamento Di spettrale lunghezze d'onda in giro 88 20 A Forse 88 50.
COSÌ questo è IL importante parte Qui.
COSÌ Noi Ottenere UN idea Di Che cosa IL importante lunghezze d'onda Sono.
Tutto IL dati Quello I avevo Fatto su Qui Prima,
permettere Me tiro Questo Indietro,
IL pre- elaborazione Quello I avevo Fatto Prima,
I Volere A salva Quello dati fuori E Fare Alcuni analisi SU Esso.
COSÌ Io sono andando A andare Qui A IL Funzionale Dati Esploratore,
selezionare Salva Dati.
Questo È andando A Essere a nuovo dati impostato,
E Ora noi abbiamo avuto A Fare Alcuni lavoro con Questo dati E pulito Esso su
E Fare Sicuro erano pronto A andare.
I Volere A Fare a trasporre.
Trasporre E. X È Nostro etichetta.
E questi due gocciolare in [inudibile 00:13:38] .
Vedere Se Noi avuto Questo Giusto, andiamo, okay.
E SÌ.
COSÌ noi abbiamo pulito Quello tavolo su, noi abbiamo preso quelli 300 spettri,
E Poi noi abbiamo trasposto loro in un altro dati tavolo.
Questo È Tutto IL pre- elaborato dati,
COSÌ erano andando A Fare a pochi Di più cose A Questo
A spettacolo Dove Quello pre- elaborazione ha Veramente pulito su IL dati
E Dove Noi Potere costruire Alcuni modelli con Esso.
COSÌ permettere Me Ottenere sbarazzarsi Di Questo colonna.
Tutto Giusto, E pronto A andare.
COSÌ erano andando A Fare IL Stesso cosa Quello Noi fatto Prima.
Andiamo andare A Analizzare, Gerarchico Raggruppamento.
In realtà, permettere Me Prendere a fare un passo Indietro Qui vero presto.
Qui voglio raggruppare questi colonne A Fare cose a quantità Più facile.
COSÌ gruppo quelli colonne E andiamo andare Indietro A Dove Noi erano.
Andiamo andare A Analizza, Gerarchico Raggruppamento,
tiro Nostro colonne In, Dire, Va bene.
BENE Fare IL Stesso cosa Noi fatto Prima, BENE Aspetto A tre diverso cluster,
E colore quelli cluster.
Questo Volere Essere a presto confronto,
Ma Se Voi Aspetto A Che cosa Noi fatto prima di Che cosa noi abbiamo avuto Ora,
noi abbiamo avuto a quantità più stretto cluster.
E questi In realtà Sono bello BENE disperso.
Loro sono bello Anche.
Quelli cluster Sono abbastanza Anche Giusto Ora.
Andiamo andare Indietro A Nostro dati tavolo.
Andiamo andare Indietro A Nostro Grafico Costruttore
E tiro Nostro lunghezze d'onda In Ancora, Noi fatto Prima.
Erano andando A Fare a parallelo complotto fuori Di Questo Ancora.
Esso non lo fa Aspetto Grande Giusto Ora, Ma andiamo Giusto- clic Qui,
e vai A combinato scale, parallelo uniti.
E Ora Voi Vedere Quello IL dati È Veramente pulito su
Dove Noi fatto Quello pre- elaborazione ha preso cose A...
Essi Aspetto a quantità Meglio.
Andiamo Vedere Se Noi Potere confrontare quello qui.
Che cosa Noi avevo Prima, E Che cosa Noi Avere Ora.
COSÌ noi abbiamo avuto Quello dati tanto più pulito.
Qualunque analisi Quello Noi Fare da Qui Dovrebbe Essere tanto Meglio.
COSÌ andiamo andare Indietro A Analizzare,
M multivariato metodi, Principio Componenti.
Tirare il nostro lunghezze d'onda In.
Dì ok.
E Ora noi abbiamo preso Quello dati
E noi abbiamo rotto Quello correlazione struttura Quello Noi avevo Prima.
Questo È attualmente Dopo pre- elaborazione,
Questo È Che cosa Noi avevo Prima.
Appena A spettacolo Voi IL differenza.
COSÌ noi abbiamo Veramente pulito cose su.
Ora noi avremmo Volere A Prendere Forse uno Di più fare un passo In IL analisi.
Analizziamo, andiamo a Qualità E Processo
Modello- guidato Multivariato Controllare grafici.
Erano Appena guardare per Forse Alcuni insolito comportamento In Qui.
In Questo caso, suo basato SU IL principale componenti.
Dì ok.
E Questo È guardare A due principale componenti.
Puoi Vedere Quello c'è Alcuni potenziale valori anomali Qui.
Ma Questo È spettrale dati, erano non andando A Ottenere sbarazzarsi Di nulla.
Noi Appena Volere A Tipo Di visualizzazione Quello.
E uno altro cosa Noi Volere A Aspetto A È A andare A Monitor IL Processo,
erano andando A Aspetto A punto trame.
E Ora Noi Potere Aspetto A Nostro sottoraggruppamento giù Qui
E Noi Potere In realtà confrontare questi gruppi.
Io sono andando A tiro su a attrezzo Qui, a lasso attrezzo.
Io sono andando A Fare Mio migliore A gruppo questi, a coppia Di questi.
Questo è andando A Essere Mio gruppo A.
A e Io sono andando Fare un altro lazo Qui.
BENE Appena Partire Quello COME È E andare Là.
Noi afferrato uno Di IL sbagliato quelli, Ma Penso che lo faremo Essere Va bene.
E Ora Noi Potere confrontare Dove erano vedere differenze In IL spettri
per questi due sottogruppi.
E come io era detto Prima Se Noi guardato Giusto In Qui,
quelli lunghezze d'onda Sono In in qualche luogo In Quello 8800 allineare,
E Poi Noi Potere Vedere Quello c'è a vero differenza Là.
O È Di più cosa Noi Volere A Fare, E Questo È IL scorso fare un passo.
Che cosa Id mostrato Prima, Id Fatto modello screening,
E I Volere A Fare modello screening Ancora.
I andare A Analizzare, Predittivo Modellazione, Modello Screening.
Erano andando A impostato Questo su, erano andando A Fare Nostro attivo.
Questo è il nostro risposta Quello erano provando A modello,
E erano andando A utilizzo Nostro lunghezze d'onda A costruire Questo modello fuori.
Io sono andando A pulito Questo su a poco morso.
Noi non Bisogno Tutto questi diverso modellazione tipi.
Erano andando A tiro Questo fuori.
Ma IL Carino cosa Di Questo È I Potere costruire Tutto questi modelli A una volta
E Veramente Trovare fuori cosa c'è IL migliore modellazione approccio A Prendere con Questo dati.
Non ne ho bisogno. Non ne ho bisogno.
Andiamo aggiungere quelli.
Uno cosa Io sono non andando a Fare per tempo scopo
È Io sono non andando a aggiungere Qualunque attraverso- convalida.
Se Noi Prendere Quello in account,
lo farà In realtà correre a quantità più a lungo.
Ma COME tu lo farai Vedere, Questo È andando A Essere abbastanza presto.
Io sono andando A andare avanti E Dire Va bene.
E COME Questo È andando, Appena parlare a poco morso Di più Di Che cosa erano vedere.
Erano edificio fuori questi modelli.
Voi Potere Vedere suo passo Attraverso.
E andiamo Vedere In Di un altro pochi secondi eccolo Dovrebbe Essere Fatto.
Là Noi andare.
Prendendo a poco più a lungo.
Là Noi andare.
Basato SU Che cosa I disse,
I non l'ha fatto utilizzo Qualunque convalida, Ma neurale richiede Esso.
COSÌ questo è IL convalide Quello Voi Vedere Là.
Ma complessivamente, Noi Ottenere a Veramente Bene idea
XG aumento È andando A Essere IL migliore modello A adatto Questo dati.
Noi Potevo utilizzo Qualunque Di questi altri,
Perché loro sono Tutto Veramente Bene modelli COME BENE.
Ma Voi Ottenere A scegliere, selezionare uno, andiamo Dire parzialmente quadrati.
Perché questo è IL andare- A analisi metodo per spettrale dati Comunque.
Ma noi abbiamo avuto Quello.
Noi Potere Dire correre, selezionato,
E riempire fuori Quello modello E Trovare fuori, Potere Noi Fare Esso Anche Meglio?
Fiduciosamente Che cosa Io ho Fatto E ha mostrato Voi È Quello Noi Potere costruire questi...
Permettere Me tiro Questo Indietro A Nostro inizio Qui.
Solo pochi passi.
Questo È Nostro flusso di lavoro, E Io ho aggiunto quelli passi.
COSÌ noi abbiamo avuto Quello tavolo Quello erano lavorando con.
Noi cancellato IL stati grezzi . Noi trasporre IL dati.
Nulla Quello Noi Chiuso fuori È Ora parte Di Quello flusso di lavoro.
COSÌ Noi continuare A costruire Quello flusso di lavoro.
Uno cosa Malato Dire È Quello
I volevo tipicamente non costruire a flusso di lavoro dentro a progetto,
Ma Appena mostrando Voi Quello Esso Potere Essere Fatto.
Permettere Me andare Indietro A Mio diapositiva qui e condividi.
Capovolgiamo la situazione.
Uno Di più fare un passo Qui.
Io solo Volere A Dire Grazie Voi A a pochi persone.
Geremia Cenere, chi è NO più lungo A JMP, Ma lui è a Grande ispirazione per Questo.
Segno Bailey ha stato a Grande aiuto.
Ryan Parker E Argilla Barker Avere Fatto Veramente fantastico cose
con genere E Funzionale Dati Esploratore.
Chris Gotwalt ha stato Veramente utile In ottenere cose impostato su.
E Poi Mia Stevens ha stato a vero di supporto persona
In aiutare Me costruire IL spettrale analisi fuori entro JMP.
COSÌ I Veramente apprezzare qualunque cosa E Quello Malato Dire Grazie Voi.
Questo è Esso.
